论文目录 | |
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 本文研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 智能驾驶车辆研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 驾驶行为决策研究现状及问题分析 | 第16-17页 |
| 1.3.1 驾驶行为决策研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 驾驶行为决策问题分析 | 第17页 |
| 1.4 增强学习研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4.1 基于值函数逼近的方法 | 第18页 |
| 1.4.2 近似动态规划算法 | 第18页 |
| 1.4.3 基于策略搜索的方法 | 第18-19页 |
| 1.4.4 结构化增强学习方法 | 第19页 |
| 1.4.5 增强学习方法应用现状 | 第19页 |
| 1.5 论文的组织结构和主要贡献 | 第19-23页 |
| 1.5.1 本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 1.5.2 本文的主要贡献 | 第21-23页 |
| 第二章 增强学习理论基础与最小二乘策略迭代算法 | 第23-32页 |
| 2.1 增强学习理论基础 | 第23-27页 |
| 2.1.1 增强学习的相关概念 | 第23-24页 |
| 2.1.2 马尔可夫决策过程 | 第24-26页 |
| 2.1.3 TD学习理论 | 第26-27页 |
| 2.2 近似策略迭代算法及其特征表示方法 | 第27-29页 |
| 2.2.1 近似策略迭代方法概述 | 第27-28页 |
| 2.2.2 常用的特征表示方法 | 第28-29页 |
| 2.3 基于核的最小二乘策略迭代算法概述 | 第29-30页 |
| 2.3.1 最小二乘策略迭代算法概述 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于核的最小二乘策略迭代算法 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于多核的最小二乘策略迭代算法 | 第32-46页 |
| 3.1 近似策略迭代算法的基本框架 | 第32-33页 |
| 3.2 基于多核的最小二乘策略迭代MKLSPI算法 | 第33-39页 |
| 3.2.1 核函数的引入与核稀疏化方法 | 第33-36页 |
| 3.2.2 基于核稀疏方法的MKLSPI算法 | 第36-39页 |
| 3.3 仿真研究 | 第39-45页 |
| 3.3.1 Mountain-car实验仿真研究 | 第39-42页 |
| 3.3.2 Pendulum学习控制问题仿真研究 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 高速公路环境下智能车换道决策的增强学习方法 | 第46-65页 |
| 4.1 高速公路环境下智能车换道决策问题 | 第46-50页 |
| 4.1.1 高速公路环境简述 | 第46-47页 |
| 4.1.2 动态车流条件下的自主换道决策问题 | 第47-49页 |
| 4.1.3 智能车换道决策研究现状 | 第49-50页 |
| 4.2 仿真环境概述及智能车自主换道决策问题MDP建模 | 第50-53页 |
| 4.2.1 仿真环境概述 | 第50-52页 |
| 4.2.2 动态车流环境中智能车自主换道决策问题MDP建模 | 第52-53页 |
| 4.3 基于增强学习的动态车流条件下智能车辆自主换道决策方法 | 第53-59页 |
| 4.3.1 基于增强学习的智能车自主换道决策方法 | 第53-57页 |
| 4.3.2 基于增强学习的智能车辆驾驶决策系统 | 第57-59页 |
| 4.4 动态车流环境中智能车驾驶自主换道决策仿真研究 | 第59-64页 |
| 4.4.1 仿真环境下离线采样 | 第59页 |
| 4.4.2 基于MKLSPI算法的自主换道决策仿真研究 | 第59-61页 |
| 4.4.3 MKLSPI算法与KLSPI算法仿真结果对比 | 第61-62页 |
| 4.4.4 基于不同驾驶风格的驾驶决策策略仿真 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于实时感知数据的智能车自主换道决策性能测试 | 第65-74页 |
| 5.1 实验平台简述 | 第65-67页 |
| 5.1.1 硬件配置 | 第65-66页 |
| 5.1.2 软件系统 | 第66-67页 |
| 5.2 高速公路自主驾驶决策性能测试 | 第67-73页 |
| 5.2.1 实验场景介绍 | 第67-68页 |
| 5.2.2 实验结果与分析讨论 | 第68-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-77页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-87页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第87页 |
